理論から実践へ - ページ 149

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私が戸惑うのは、この点です。

ファインマンは、もちろん天才だった。つまり、彼は一様な観測間隔で量子粒子の運動を見ていて、私は指数関数的な観測間隔を見て いる...。そして、彼はユニフォームを見ていた...うーん...

 
 
Alexander_K2:

愛娘と義父が私の胸を揺さぶり、利益を上げるためにTSの改善を即座に要求してくるので、簡単に書かせていただきます。

そこで、私が考えたアルゴリズムがこちらです（AUDCADについては添付の表参照）。

1.指数関数的な時間間隔で見積もりを受け取ること。

A列 - 入札価格

B列 - アスク価格

C列-価格（Ask+Bid）/2 - 私はそれを使用して作業している、多分私は間違っている。

コメント：引用の流れを、確率変数の積分モーメントが無視できる擬似状態を持つマルコフ過程に持っていき、運動方程式を2つの壁の間の量子粒子の運動方程式に還元しました。この場合の壁は、確率変数の分散の境界値である。

2.アスクとビッドの値動きを分析しよう

D、E、F列はそれぞれBid、Ask、(Ask+Bid)/2の増分値です。

グラデーションの純粋な値を、何ら変換することなく扱うのです。

3.F列の統計パラメータを算出する（表中のSheet1参照）。最も重要なことは，観測のスライディングウィンドウのためのサンプル量を見つけることである

これはとても重要なステップです!!!チェビシェフの不等式に基づき、分散の境界値が予測の信頼度に対応するような必要なサンプルサイズを求める。

4.表のAUDCADタブに戻り、15625行目まで行ってみましょう。

列 M - 我々の観測のスライディングウィンドウにおけるパーティクルランの長さ = 15625 の連続引用を計算する。

N列とO列 - 粒子（「壁」）の偏向の可能性の境界値

5.表のSheet2へ移動

AUDCADタブの15625行目から始まるA, N, M, Oの列をコピーしました。

6.私はチャートを作っています。

トップチャート - 実勢価格（Ask+Bid）/2

下のグラフ - B、C、D列の値 - 壁面間の粒子の動きを実際に見ることができます（ダイナミックチャンネル内）。

非常に重要なポイント

私のモデルでも同じように分散（C列、D列）を計算しました。しかし、15625のサンプルのSMA移動平均線に対してチャネルをプロットしてみました。B列が欠落していた。

時間をウェイトにするWMAに切り替えようとしていた。

結果は非常に満足のいくものでした。6回のトレードのうち、4回のプラスと2回のマイナスで、合計400pips以上の利益がありました。

そして、この重要な瞬間にウォーロック（Vizard_）が接続し、実際にチャート（手書き！！）で私にこう言ったのです：馬鹿野郎！！！。なぜ、どこかの移動平均線と連携しているのですか？粒子自体がどのように動くか（観測時間の増分値の合計）を見てみると、壁の間でゼロに対して相対的に動くのです！！！！。

ここでB列を計算すると、次のような図になります。

下のグラフ - スライディング観測窓における粒子の動き = 15625、境界信頼度 = 99.5% である。

独創的な解決策!

価格がこれらの信頼水準を超えたときに予測を行うことは可能であり、必要なことである

また、単純に、下のチャートで粒子がチャネルの境界を離れたら、取引を開始することもできます。ゼロに戻ったら-閉じる、など。しかし、私は自分の意見を押し付けるつもりはありません。皆さんは、ご自分の予想アルゴリズムを自由に作ることができるのです。

しかし、正直なところ-自分の知恵ではどうにもならなかったと思います。Vizardに 改めて感謝します。

今、私はちょうど私のTSで比喩的に言えば、B列にスライドWMAを交換する必要があり、誰かが上記のすべてを理解し、必要に応じて質問し、私のTSを構築する必要があります。

自分の力でお金を稼ぐ!私自身は反省していませんし、私の言葉に曖昧さを見つける必要はありません。

義父が暴力的で卑猥なフォームになったので、ようやく腰を据えてTSを完成させることができました。

別れを告げるが、さよならではない。私はいつもここにいて、ちょっと不在で......まあ、おわかりでしょう。シュレディンガーの猫、一言で言えば「猫」。

https://yadi.sk/d/Q26c4qoS3RbJRn
デトレンドをかけ、チャンネルの境界から中心に向かって作業する - あなたはこれを、ピー王の時代に発明された最も独創的なソリューションと呼ぶのですか？）"ああ、悟りの精神が我々に用意する不思議な発見の数々よ")
 
Alexander_K2:

私が戸惑うのは、この点です。

ファインマンは、もちろん天才だった。つまり、彼は一様な観測間隔で量子粒子の運動を見ていたのですが、私は指数関数的な観測間隔を見ている...。そして、彼はユニフォームを見ていた...うーん...

説明するのは簡単です。あなたが彼よりも天才的なだけです。ここでは一般的にこのフォーラムで天才は天才を座って運転し、ノーベル賞受賞者は、それらを休ませる）。

 
khorosh:
デトレンドをかけ、チャンネルの境界から中心に向かって作業する - あなたはこれを、豆の王様の時代に発明された最も独創的なソリューションと呼ぶのですか)))
私はFXを始めてまだ3ヶ月です。このアルゴリズムが長くうまく使われているのなら--嬉しいですね。この辺で話題を終了します。
 
Alexander_K2:
私はFXを始めてまだ3ヶ月です。このアルゴリズムが長くうまく使われているのなら、うれしいですね。これで、このテーマは終わりです。
このアルゴリズムの成功は、相対的な概念である。横ばいの時期には成功するが、横ばいのトレンドの時期には失敗する。トレンド・フラットを見極め、カウンター・トレンド戦略からトレンドへの転換をタイミングよく行うことができれば、もしかしたら成功するかもしれません。
 

ダニの指数関数的な受け入れについてもう一度。

刻みを受け付けるシーケンスを構築したとする。なぜ、いきなり最も正しい配列だとわかるのでしょう。

別の似たようなシーケンスと比較してみましょう。お互いに何のメリットもありません。

したがって、引用符の進化には、いくつかの並行したバリエーションがあります。どれも平等で、どれが好ましいということはありません。

そうすると、全員の測定値を平均するのが統計的に正しいことになる。

よし、全員とは言わないが、統計的に有意な数、例えば100人だ。

そのうちの少なくとも1つが11秒のラグを持つ確率（そしてこれはAlexanderが提唱した指数ティック受容法における最大のラグ長）である。

つまり、1目盛りごとに、この読みが平均化されるまで11秒間待たなければならない。

したがって、現在時刻から11秒が経過し、さらに各秒が経過するまで、処理が完了しない可能性があります。

現在のデータでは判断できない、計算が不完全で11秒後に可能になる、1秒後に来るデータでは12秒後にしか判断できない。

こうして、計算が完了するのを延々と待つことになるのです。

別の言い方をすれば、11秒前のデータで作業をしていることになります。これはダニ用です。

同じ方法を分単位で適用すれば、11分後に現在の状況を判断することができる。

時計であれば11時間で決まります。

お分かりいただけたでしょうか？マッハでさえ半周期遅れているのに、指数法はまだ平均化されておらず、すでに遅れを暗示しているのです。


平均化なんてしてないってすぐ答えるよ。もし、読み取り値を平均化しないのであれば、多変量空間の1つのバリエーションだけを扱うことになり、この特定の内訳がベストであるという事実にはならないのである。この空間には信号があるが、他の空間には信号がない。また、どの信号が最適なのか？

I&Cでは、測定値の信頼性という概念があり、3つのセンサーで測定し、3つのうち2つ（またはそれ以上）の測定値が正しいとされ、3つとも異なる値を示した場合は、すべてのセンサーをチェックする（このような測定値は信頼できない）。

 
Nikolay Demko:

ニコライ ここで知ったかぶりをする人は、この方法はナンセンスで100年前から知られていたと言っているんだ。インジケーターというのか、アドバイザーというのか、ご存知でしょうか。

時間については、原則的に、何度繰り返しても飽きない。

私見ですが、ティックを無差別に扱うことは、時系列解析において最悪の失敗だと思います。時間という概念そのものが失われ、同じ時間刻みでも、ステージが違えば時間も違うし、その逆もしかり。それは全くナンセンスなことであり、結果として個人の貧困と恥を招くことになる。

この場合、2つの方法が考えられます。

1.データを等間隔で読み取り、見積もり到着保証の値を離散時間として取ること。

2.指数関数的な 区間を介して - 非マルコフ過程をマルコフ過程に還元することについて読む。これこそ、すべてがうまくいく仕掛けなのです。

 
Nikolay Demko:

ダニの指数関数的な受け入れについてもう一度。

刻みを受け付けるシーケンスを構築したとする。

....

このダニの話には、非常に面白いニュアンスが抜けているように思います。

我々は、提案するアプローチの主な利点の1つである、指数関数的に増加する間隔でチックを受け入れることを宣言しています。

この方法の利点は誰の目にも明らかです。サンプルでは、時間的に削除されたものに比べて、最新のティックが「より密」になっているのです。

しかし、実際には？

仮に1、3、7、15......と刻むとします。統計量などを計算し、特に、分散と思われるチャンネルで増分をプロットしました。

新しいダニがやってくる。再計算するのか？ティック 毎に再計算するのか？1番だったティックが2番になってしまい、サンプルに入っていないのです。1目盛りの違いによる2つの指数の目盛りの数が異なるため、全く新しい目盛りのサンプリングが行われることは明らかで、すなわち全ての目盛りが新しくなりますでは、提示された図は何を指しているのでしょうか。私たちに提示された数値は、まさに1ティック存在することがわかったのです


計算がきっちり1ティック存在するストラテジーをチェックすることは可能でしょうか？

はい、できます。しかし、作者はそれについて一言も言っていません。

 
Alexander_K2:


2.指数関数的なギャップを通して - 非マルコフ型プロセスをマルコフ型プロセスに還元することについてお読みください。これこそ、すべてがうまくいく仕掛けなのです。

上に、あなたのデータのグラフを掲載しましたが、それによると、ほぼ4万ティックのメモリがあることがわかります。
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